| Project/Area Number |
20K12534
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 90010:Design-related
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
Tsuruno Reiji 九州大学, 芸術工学研究院, 教授 (10197775)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | コンピュータグラフィックス / 流体計算 / 機械学習 / ナビエストークス方程式 / 流れ模様 / 流体 / ビジュアルシミュレーション / 流体近似 / 流体計算モデル |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では二次元流れ模様の生成、正確性と演出性と操作性の向上、それらの裏付けとなる現象のモデリングの効率化、また、これらを駆使して制作者の意図が反映されやすい流れ模様を自由に美しく生成する方法を確立する。
CG(Computer Graphics)における流体計算には必然的にCFDの計算方法がベースとなる。したがって、これをいかに最適化し簡略化するかが論点となる。人間が直観的に理解できるボリューム空間表現は断面であるとことからレンダリングの対象を二次元に限定することは合理的であると考える。不可視の部分の動きを簡略化できれば二次元の流れ模様をより自然に美しく描出可能であると考えている。
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| Outline of Final Research Achievements |
To achieve “no fluid calculations” and “interactivity,” we developed a new CG fluid generation method from three perspectives. First, we developed a method to extract geometric features such as the position, size, and tilt of vortices in a fluid using a local quadratic approximation. Second, we proposed a method to instantly generate fluid patterns from initial conditions such as stroke lines and obstacle sketches using machine learning (GAN) without performing conventional sequential simulations. ③ We constructed an interactive editing method that integrates fluid manipulation functions with editing features (such as fill, brush, selection/transformation, and eraser) available in a general-purpose GUI tool.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
①幾何学的特徴を局所的な二次形式近似により抽出する手法では従来の物理量ではなく視覚的・直感的な情報を用いた操作が可能となり、GUI上での流体操作の基盤を整えた。②機械学習（GAN）を用いて瞬時に流体模様を生成する手法では低負荷かつリアルタイムでの流体生成が可能となり、一般的なPC環境でも快適な流体編集を実現できた。③汎用編集機能と流体操作機能を対応させる方法により、一般的な曲線ストロークの操作のまま流体を自在に編集・デザインすることが可能になった。これらの成果は視覚的・直感的・低負荷という三つの条件を満たす新たなインターフェースと基盤技術を提示するものである。
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